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老铁们，你有没有发现，现在问ChatGPT“搜索引擎优化（SEO）要花多少钱”，它多半会引用Ahrefs的数据？问Claude邮件营销的基准，Mailchimp的数据信手拈来？向Perplexity请教项目管理技巧，Asana的指南总是被提及？

初看起来，好像只有那些大品牌才能被AI助手引用。就拿维基百科来说，仅在主流AI平台上就贡献了超过200万次的引用。但请注意，这些品牌被引用，不仅仅因为它们名气大，更因为它们的内容满足了某些特定的“标准”。

所以，我们真正要思考的，不是你能不能在泛泛而谈的领域超越维基百科，而是能否在你的细分领域，成为那个值得信赖的专家——当人们向AI工具询问你的专业领域时，AI会毫不犹豫地选择你的网站作为权威信源。这，才是我们跨境人要抓住的下一个风口。

什么是LLM引用？

LLM，即“大型语言模型”，是ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity这些AI聊天机器人背后的技术支撑。我们所说的“LLM引用”，就是指这些AI工具在给出答案时，将你的网站作为信息来源进行引用。

不过，AI的引用方式也有讲究，大致分为两种。

引用 (Citations)

这是指AI明确地将信息归因于你的内容，并附上你网站的链接。

通常，当用户询问数据、统计、操作指南或最新事件信息时，AI会从你的内容中提取事实，并注明出处。这些引用在大多数AI界面中，会出现在“来源”部分、答案底部，或者以小数字角标的形式隐藏在正文里，点击后才能看到。

提及 (Mentions)

提及是指你的品牌或产品名称直接出现在AI生成的回答中。

这种情况多发生在用户寻求产品推荐时。比如，如果有人问“最佳的项目管理软件是什么？”，AI可能会在回答中列出你的产品名称，但通常不会直接附带链接。

虽然没有链接，但“提及”的价值在于提升品牌知名度。人们看到你的名字，留下印象，未来可能主动搜索你的品牌。

两全其美

当然，最理想的情况是两者兼得：你的品牌在AI回答中被提及，同时在引用列表中也带有链接。这种组合式曝光效果最佳，既带来品牌可见度，又为你网站引入权威性和潜在流量。

为什么品牌需要LLM引用？

AI引用确实能提升品牌信誉和曝光度，但它和传统搜索的运作方式有所不同。其真正的价值，在于为你带来即时流量和长期品牌资产的积累。

流量虽小，转化率惊人

新媒网跨境获悉，AI引用带来的流量，可能不如你想象的那么大。根据我们对全球约6万个网站的数据分析，所有大型语言模型加起来，贡献的总流量不到1%，而谷歌搜索仍占大头，高达41.35%。

这里还有个小插曲：有引用不一定等于有点击。我对Ahrefs网站上1000个被引用最多的页面进行了分析，发现其中只有约10%的页面同时是ChatGPT流量的佼佼者。大部分AI流量都流向了实用性资源，比如网站主页、产品页面和免费工具。

但为什么这点流量仍然至关重要呢？因为这体现了“重质不重量”。那些真正点击进入你网站的访客，往往带着强烈的意图。他们已经从AI那里看到了总结，但渴望更深入的信息，这表明他们对你的内容有着真正的兴趣。

一旦这些访客转化为用户，其效果是惊人的。Buffer公司报告称，AI流量的转化率比传统自然搜索高出185%，而我们自己甚至观察到高达23倍的转化率！

同时，这种流量也是一个重要的参照基准，能帮助你：

1. 确认哪些AI平台正在引用你的内容。
2. 评估不同AI助手对目标受众的重要性。
3. 追踪优化AI引用后的进展。
4. 了解哪些主题和内容形式更能吸引AI驱动的互动。

引用不总是带来流量

正如前面提到的，我分析了Ahrefs网站上1000个最常被引用的页面，发现只有大约10%的页面在ChatGPT流量中也名列前茅。大部分流量都流向了主页、产品页面和免费工具。

换句话说，即使被AI大量提及，也不一定意味着用户会大量点击。但这没关系！引用本身就能帮助你建立权威，提升品牌认知度，即使没有直接带来访问。同时，那些真正能吸引流量的页面，通常是满足用户即时需求的实用工具或资源。

信任背书，权威象征

当AI引用你的内容时，它其实是在向用户传递一个信号：“这个来源足够可靠，足以支撑我的回答。”这种来自AI的背书，即使人们不点击进入你的网站，也能极大地提升你的信誉。

你想想，如果有人问ChatGPT关于SEO定价的问题，而你的品牌被引用了，你立刻就在他们心中被定位为这个领域的专家。这种认知，价值不言而喻。

比如，下图显示了Ahrefs在哪些话题中被引用。模式很清晰——Ahrefs就是SEO领域的权威。

数据来源：Ahrefs Brand Radar。

在新渠道建立品牌声誉

AI工具正以惊人的速度扩张。ChatGPT达到1亿用户所需时间，比任何其他应用都要快。现在，全球每周约有8亿人使用它。随着搜索行为向AI平台转移，这本质上是在一个全新的渠道建立品牌声誉。

那些能持续出现在AI引用中的品牌，将像早期SEO领域的先行者一样，在新搜索时代建立起权威地位——它们将成为用户在寻求答案时反复遇到的可信赖名字。新媒网跨境认为，抓住这波红利，就是抓住了未来的竞争优势。

LLM引用如何运作？

要弄清如何获得引用，首先得理解AI工具是如何查找并引用内容的。

两大信息来源

AI聊天机器人从两个不同的知识库中获取信息：

1. 训练数据 (Training data)： 这是AI在初期训练时学到的信息，可以理解为AI的“内置知识”。它包含了AI从数百万个网页、书籍和文档中“记忆”下来的事实、概念和信息。
2. RAG（检索增强生成，Retrieval-Augmented Generation）： 这是指AI实时搜索网络，以查找最新信息并优化答案。
   

关键点来了：通常，正是RAG机制产生了引用。当AI使用其训练数据时，它不会立即链接到来源。但当它通过RAG搜索网页时，它会引用它找到的页面。

所以，如果你想获得引用，就需要针对那些积极搜索网络的AI平台进行优化。幸运的是，目前大多数主流LLM都已采用RAG技术。

LLM何时会搜索网络？

AI聊天机器人通常在以下情况下触发网络搜索：

1. 需要最新信息： 涉及最新事件、实时价格、新闻更新或任何有时效性的内容。
2. 主题不在训练数据中： 针对小众主题、新产品或专业行业信息。
3. 请求统计数据或报告： 具体的数字、研究发现或调查结果。
4. 涉及YMYL主题： YMYL代表“你的金钱或你的生活”，指医疗建议、金融指导或法律信息等，这些领域的信息准确性至关重要。虽然这并非LLM内在的工作机制，但实践中，当你询问金钱、法律或健康相关问题时，LLM大都会进行网络搜索。
5. 用户明确要求： 诸如“搜索网页”或“最新情况如何”之类的短语会立即触发搜索。

因此，如果你的内容能解决这些触发情境中的任何一种——及时信息、专业知识、数据支撑的洞察，或重要主题的权威指导——你就已经在创建AI工具被程序设定去搜索和引用的内容类型了。

为什么同一个问题会有不同的引用？

同一个问题问几次，你经常会得到略微不同的答案和来源。

我的问题和ChatGPT带有引用的回答。

第二次提问，注意引用列表的差异。

AI系统采用概率模型，这意味着即使是相同的问题，回答也可能有所不同。其中一个原因就是“温度”（temperature），这是一个控制模型选择词语时随机性的参数。温度越高，AI在措辞上探索的选项越多，每次的答案也会因此而不同。

此外，你的地理位置、使用的具体模型版本，甚至是查询时间，都可能影响出现的来源。公司会频繁更新模型和检索系统，这也会进一步影响引用模式。

更重要的是，你提问的方式也很关键。即使是同一主题，措辞上细微的变化也可能导致AI优先考虑不同的来源或解释。

我个人认为，由于LLM旨在满足用户的意图，有时它们会“过度优化”或“过度解读”问题。当AI注意到同一个问题被再次提出时，它不会置之不理，而是会试图理解原因。它可能会认为用户对第一次的回答不满意，从而调整其回复，就像人类在相同情境下会做的那样。

LLM引用时看重什么？

一般来说，当你向AI助手提问时，系统会将你的提示拆解成多个搜索查询（这个过程称为“查询扇出”），然后利用RAG技术从网络或其索引中获取相关内容。接着，AI会综合这些检索到的信息来构建回答。

这意味着，你的内容如果出现在检索过程中，并满足了某些选择标准，就会被选中并引用。

包括我们自己在内的多项研究，如对AI概览、ChatGPT引用及其他AI助手的分析，都揭示了AI选择来源时的一些固定模式。

新鲜度是硬指标

我们的分析发现，AI对最近发布或频繁更新的页面有着明显的偏好。LLM似乎将新鲜度作为选择来源的关键因素，尤其是在涉及时间敏感性的话题时。

并且，并非只有我们发现了这一点。另一项实验也将这种LLM行为称之为“近期偏见”。这很可能源于其训练数据中的模式，即新鲜内容通常与更高的相关性和质量相关。

我们发现，在GPT-3.5-turbo、GPT-4o、GPT-4、LLaMA-3 8B/70B以及Qwen-2.5 7B/72B这七种模型中，“新鲜”内容段落持续受到青睐。在我们的列表重新排序实验中，它能将Top-10的平均发布年份向前推移多达4.78年，并使单个条目的排名移动多达95位。（…）我们还观察到，在成对偏好实验中，LLM对两个相关性水平相同的内容段落的偏好，在注入日期信息后，平均可逆转高达25%。

这可能源于训练数据中的模式，即新鲜内容与相关性和质量相关联，特别是在时间敏感性主题上。

域名权威性很重要（因为排名很重要）

从传统的SEO角度来看，那些被AI引用的网站往往拥有更强大的链接配置文件。

当我分析ChatGPT最常提及的1000个网站时，数据显示出一个清晰的模式：AI偏爱域名评级（DR）高于60的网站，并且绝大多数引用来自DR 80-100范围内的权威域名。

但这可能不是因为LLM直接评估了域名权威性。更确切地说，这些系统会检索那些在“查询扇出”词条中排名靠前的内容，而高DR的网站自然在搜索结果中表现更好。因此，域名评级与引用的相关性是间接的，但非常强。

与查询的语义相关性

AI系统会优先选择那些直接回应用户提示扩展后查询的内容。你可以通过谷歌的AI Overviews看到这一点。当你搜索“如何判断牛油果是否成熟”这类问题时，被引用的来源通常包含直接回答这个特定问题的句子或段落。

这并非我们通常理解的“清晰度”——它指的是你的内容在语义上是否与AI在扩展用户查询时所寻找的搜索词高度匹配。

结构化、可提取的格式

微软关于优化AI搜索的指南证实了案例研究的发现：AI系统偏爱那些含义清晰、上下文一致、格式整洁的内容。

“清晰度不仅仅关乎词语选择，它还关乎你如何措辞、格式化和断句，以便AI系统能够自信地解读你的内容。AI系统不只是扫描关键词；它们寻找清晰的含义、一致的上下文和整洁的格式。精确、结构化的语言使AI更容易将你的内容归类为相关内容，并将其提取到答案中。”

从LLM的角度来看，这完全合乎情理——内容越容易提取相关段落，该段落被使用的可能性就越大。

高引用页面的“黄金标准”

我们来看一个真实的案例：Ahrefs的“SEO要花多少钱？”这个页面，是我们被引用最频繁的文章之一。

在我看来，它之所以如此成功，主要有以下几个原因：

直击用户痛点，直接回答核心问题

“SEO要花多少钱？”是行业内最常见的问题之一，而且其需求量还在不断增长。问题越热门，获得引用的机会就越多。

我们的页面开篇即切入主题，直接给出清晰、直观的答案，没有冗余的铺垫或冗长的介绍。

基于原创数据（并附有时间戳）

文章标题“439人调查”本身就预示着这是一项独家研究，是其他地方找不到的。当AI工具生成关于SEO定价的答案时，它们常常会引用Ahrefs，因为我们是这一数据的主要来源。

基于调查且样本量清晰的内容能建立信誉。这不仅仅是观点，更是数据。

同时，最好能附上数据的日期，并定期更新，这既能体现内容的及时性，也增加了可靠性。

信息易于获取、结构清晰、实用性强

页面包含具体的数字——百分比、价格区间和平均值——并按地域或服务类型进行细分。这种结构化的布局让AI可以轻松提取不同查询所需的信息。

更重要的是，关键数据以纯文本形式呈现（而不是隐藏在图片中），这有助于AI系统获取和解读。

与理论性的SEO建议不同，这提供了人们可用于预算、谈判或自行定价的实际数字。AI工具经常被问到实用性指导，这个页面恰好提供了。

内容易于扫描阅读

清晰的标题、针对每种定价模式划分的独立章节、对比表格——所有内容都组织得井井有条，无论是人类还是AI，都能迅速找到所需信息。

从多角度探讨数据，全面覆盖主题

“SEO要花多少钱”这个问题有多种变体（机构定价、自由职业者费率、按小时计费、地域差异），这个页面一一进行了回答。这意味着，它能从一个单一来源回答几十个相关查询。

权威专家署名

页面包含可见的作者署名和相关资质，明确了其在SEO定价领域的权威性。这表明内容出自一位拥有直接、相关经验的专家之手，而非泛泛的“营销专家”。此外，这项数据研究还经过了同行评审，进一步增加了可信度。

跨境人提升LLM引用的8大实战策略

接下来，咱们聊点实际的。以下是8个行之有效的策略，能大大增加你的内容被AI工具引用的机会。

1. 摸清行业，看清谁已被引用

在为LLM创作新内容之前，先研究一下你的行业里哪些内容已经获得了AI的引用。

你可以使用像Brand Radar这样的工具，查看你竞争对手的哪些页面最常被引用。观察其中内容的类型（是指南、研究报告、工具还是数据页面），以及哪些主题能持续触发引用。

具体操作步骤如下：

1. 输入竞争对手的品牌名称，确保也添加他们的网站地址。
2. 进入“被引用页面”报告。
3. 将域名范围限定为你竞争对手的域名。
4. 查看结果，分析其中的规律。
   

以我们自身为例，在分析哪些页面最常被引用时，我们发现了以下模式：

1. 带有行业数据的程序化页面： 比如我们的“按流量排名的顶级网站”页面（展示排名统计、网站用途、竞争对手等）。
2. 免费工具： 比如我们的免费关键词排名查询工具。这类内容在我们的案例中既被高频引用，也带来了大量访问。
3. 原创研究： Ahrefs作为主要数据来源，基于其独有数据集和分析提供的洞察报告。
4. 术语表页面： 对SEO术语的清晰定义。
5. 操作指南： 包含分步指导的博客文章。
6. 帮助文档： 产品知识库文章。

这些成功并非偶然。每种内容形式都为AI工具提供了它们所需的特定信息：结构化数据、清晰定义或权威流程。

2. 找准并填补“引用空白”

寻找那些竞争对手被引用了而你没有，或者甚至还没人做出优质内容的领域。

如果你使用Brand Radar，这是一项快速简单的分析：

1. 输入你和竞争对手的品牌名称。
2. 切换到“引用”选项卡。
3. 在你想要检查的AI索引下，将鼠标悬停在你的品牌上，然后点击“仅显示其他”。
4. 进入“主题”报告。
   
   

仔细查看主题列表，寻找有潜力的内容机会。“流量”列显示了每个主题的热门程度，而“品牌提及”列则表明你的品牌是否已被提及。这样，你不仅可以关注热门问题，还可以着力于那些提及较少或没有提及的主题，以提升你的可见度并触达新受众。

还有一些其他小技巧：

1. 直接问AI工具： 例如，“B2B SaaS的平均客户获取成本（CAC）是多少？”如果它引用的是2022年的数据，或者只给出了大型企业的例子，那么你就有机会发布一份2025年针对初创公司/中型市场的新鲜研究报告。
2. 寻找模糊不清的领域： 比如，“健康储蓄账户（HSA）资金可以用于健身房会员费吗？”如果AI的答案模棱两可，这就是你发布权威指南的好机会。
3. 监测客户问题： 找出你最常见的客户支持问题，然后用AI提问。如果AI的回答遗漏了关键细节，那就动手撰写AI遗漏的指南。

3. 成为“原创信源”

与其在喧嚣的话题中随波逐流，不如创造只有你能提供的内容，然后让别人来引用你。

我们Ahrefs发现，原创研究非常有效。例如，我们被引用最多的页面之一“SEO定价”，之所以成功，是因为它基于我们对439人进行的原创调查。我们是这项数据的主要来源。

其他原创思路：

1. 分享独家洞察： 发布来自你独有数据的行业基准：“软件团队67%的冲刺任务按时完成”，或者“每日站会能让项目提速23%”。
2. 创建新的、实用的框架或术语： 创造真正有用的概念，比如HubSpot的“内向营销”（Inbound Marketing）或Ahrefs的“域名评级”（Domain Rating），成为它们的权威定义者。
3. 深入解决一个具体问题： 撰写“Instagram轮播图表现：47个变量，10,000个帖子分析”，而不是泛泛的“Instagram完整指南”。

4. 优化EEAT，提升AI发现力

正如我之前提到的，Perplexity和ChatGPT等AI系统都采用RAG（检索增强生成）技术，这意味着它们在生成答案之前，会实时从搜索引擎中获取信息。因此，你在传统搜索结果中的可见性，是获得AI引用的第一步。

如果你的内容在搜索结果中排名不佳，AI工具就更难发现并引用它。这时，EEAT就发挥了作用。

谷歌会奖励那些展现出明确可信度和专业性的页面。当你的内容展现出强大的EEAT时，它不仅更有可能获得更高的排名，还会成为AI系统在整合答案时所依赖的“可信信息池”的一部分。

所以，这个链条是这样的：

优化EEAT包括：

1. 流程透明化： 包含方法论说明，或解释数据是如何收集和测试的。
2. 展示真实专业知识： 突出详细的作者简介、资历和实践经验。
3. 获得专家验证： 对于YMYL（Your Money or Your Life）主题，由认证专业人士撰写或至少审核内容。
4. 获取高权重外链： 来自可信域名的引用能放大你的权威性。

就我所知，目前并没有专门针对AI的EEAT捷径，我也不建议大家押宝于AI的不成熟（因为这很快会改变）。那些在传统搜索中建立权威的原则，同样适用于AI系统。如果你对E-E-A-T还不熟悉，新媒网跨境建议你赶紧补补课。

5. 内容保持更新和相关性

当AI工具处理查询时，它们首先会解读用户的意图。如果这个意图表明需要最新信息，系统就会自动搜索最新的来源。这种意图可能是明确的（带有“最新”、“当前”或“现在”等词语），也可能是隐含的，比如话题本身就暗示着时效性需求，如正在进行的事件、趋势或产品更新。

为了满足这种意图，AI系统被设计为优先考虑较新的文档。这种方法不仅符合用户预期，也有助于保持准确性和可信度，因为对于快速变化的主题，过时的信息很快就会变得不准确或具有误导性。

你可以这样操作：

1. 定期更新重要页面： 对于YMYL主题（健康、金融、法律）和行业趋势，至少每年更新一次。
2. 添加“最后更新日期”： 让新鲜度对用户和AI爬虫都可见。
3. 更新统计数据： 至少每年更新一次旧数据（对于快速变化的行业，每季度更新一次）。

6. 遵循SEO最佳实践，优化内容结构

AI系统会从结构良好、组织清晰、每个部分都明确涵盖内容的页面中提取信息。你的内容逻辑性越强，谷歌和AI模型就越容易提取并信任你的信息。

如何同时为搜索和AI优化内容结构：

1. 使用清晰的标题层级： H2和H3标题应明确指示每个部分的内容。
2. 开篇直给答案： 将最重要的信息放在最前面。在第一段就回答主要问题。
3. 使用简短、易于扫描的段落： 每个段落保持2-4句话。
4. 确保内容可抓取： 避免将内容隐藏在表单、弹窗或可能阻止AI爬虫的重度JavaScript后面。
5. 包含有帮助的视觉内容： 图表、截图和示意图能增加清晰度（也容易被他人嵌入，从而创建反向链接）。

7. 传播你的内容，争取更多外链和提及

你的内容在网络上被讨论、分享和链接得越多，AI工具就越有可能发现并引用它。

这么理解：AI工具通过网络搜索查找内容。那些出现在更多地方、被更频繁引用、在权威讨论中露脸的内容，有更多“入口点”供AI发现。

如何提升AI搜索可见性的传播策略：

1. 在相关平台分享： LinkedIn、X（原Twitter）、Reddit、Medium、Quora、YouTube——你的受众在哪里，你就在哪里。
2. 聚焦可操作的洞察： 分享具体的数据点、令人惊讶的发现或实用的操作建议（而不是仅仅一句“我们发布了一篇新博文”）。
3. 参与真实讨论： 在社区中回答问题，在论坛中贡献见解，参与行业对话。成为对话的一部分，有助于你的内容被自然地引用。
4. 建立人脉关系： 与记者、行业影响者和其他专家建立联系，他们可能会引用你的内容。可以利用类似Help a B2B Writer这样的服务。

如何监测LLM引用

一旦你开始优化引用，就需要一套方法来追踪效果。以下是一些选择。

手动测试

定期在ChatGPT、Perplexity、Claude和Gemini中提出相关问题，看看你的内容是否出现在引用中。

例如，你可以列出10-20个你的内容应该能回答的问题，每月在不同AI平台进行测试，并记录哪些来源被引用（包括你自己的和竞争对手的）。你还可以用一个简单的谷歌表格来追踪这些变化。

这种方法有点耗时且范围有限，但它是免费的，并能让你直接了解你的受众在ChatGPT中可能看到什么。

监控网站分析数据

使用像Ahrefs Web Analytics这样的工具（在Ahrefs Webmaster Tools中免费提供），检查你的推荐流量来自哪里。

在Ahrefs中，AI搜索流量已被单独追踪为一个渠道，所以你无需像在其他分析工具中那样设置自定义过滤器或使用正则表达式。

虽然目前AI流量占比不大，你仍然可以追踪其随时间的变化趋势。

你可以查看哪些页面从AI搜索引用中获得了推荐流量，以及这些流量的行为表现（页面停留时间、跳出率）。

要查看这些数据，选择“AI搜索”作为渠道，然后点击页面列表下的“查看更多”。

你还可以检查AI推荐流量的转化情况。

如果目标是访问特定页面，比如感谢页面或定价页面，只需像这样设置顶级过滤器：

你可以追踪特定操作的转化，例如注册、下载或演示请求。

首先设置事件追踪。完成后，像这样使用顶级过滤器：

大规模付费监控

如果你想进行全面追踪，而不想手动测试数百个提示，可以尝试Ahrefs的Brand Radar或类似工具。Brand Radar监控你在六个主要AI平台（谷歌、ChatGPT、Perplexity、Gemini、Copilot、AI Overviews）上1.5亿个提示中的引用情况。

其功能包括：

1. 自动追踪你在何处、何时被引用。
2. 按AI平台、地理位置、查询和查询总主题进行过滤。
3. 图表追踪引用趋势随时间的变化。
4. 竞争对手对比数据。

只需一眼仪表盘，你就能了解自己相对于竞争对手的地位。

例如，当我们观察Asana的表现时，数据显示Asana在谷歌的AI功能（AI Overviews和AI模式）中占据主导地位，贡献了绝大部分引用。然而，在ChatGPT、Gemini和Copilot等独立的AI助手中，其引用量要低得多，存在显著的机会空白。

趋势图显示，过去几个月其可见度持续高位，近期略有下降，这表明需要保持增长势头。

Brand Radar不仅追踪引用。它还让你监控你的品牌或产品在何处以及如何被提及，并比较你在Google AI Mode、AI Overviews、Gemini、ChatGPT、Copilot和Perplexity等平台上的AI“声音份额”。

写在最后

AI引用能将你的品牌定位为权威，并在用户深入研究你的行业时，把你的名字摆在他们面前。虽然这种流量可能数量有限，但那些真正点击进入你网站的访客，往往意图更强，转化率也更高。

那些现在就开始投资优化AI引用的品牌，正在这片新领域尚不拥挤时抢占先机。再过两年，当所有人都在为AI可见性而战时，你早已是公认的权威信源了。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ai-citation-guide25-min-23x-conversion.html